論文の概要: Parametric PerceptNet: A bio-inspired deep-net trained for Image Quality Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03210v2
• Date: Mon, 17 Feb 2025 11:53:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 16:13:23.197862
• Title: Parametric PerceptNet: A bio-inspired deep-net trained for Image Quality Assessment
• Title（参考訳）: Parametric PerceptNet:画像品質評価のためのバイオインスパイアされたディープネット
• Authors: Jorge Vila-Tomás, Pablo Hernández-Cámara, Valero Laparra, Jesús Malo,
• Abstract要約: パラメトリックニューラルネットワークアーキテクチャを用いて,両世界の長所を組み合わせた視覚モデルを提案する。 パラメトリックモデルは、トレーニング中により良く振る舞うことを示し、視覚モデルとして解釈しやすいことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9999629695552196
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human vision models are at the core of image processing. For instance, classical approaches to the problem of image quality are based on models that include knowledge about human vision. However, nowadays, deep learning approaches have obtained competitive results by simply approaching this problem as regression of human decisions, and training an standard network on human-rated datasets. These approaches have the advantages of being easily adaptable to a particular problem and they fit very efficiently when data is available. However, mainly due to the excess of parameters, they have the problems of lack of interpretability, and over-fitting. Here we propose a vision model that combines the best of both worlds by using a parametric neural network architecture. We parameterize the layers to have bioplausible functionality, and provide a set of bioplausible parameters. We analyzed different versions of the model and compared it with the non-parametric version. The parametric models achieve a three orders of magnitude reduction in the number of parameters without suffering in regression performance. Furthermore, we show that the parametric models behave better during training and are easier to interpret as vision models. Interestingly, we find that, even initialized with bioplausible trained for regression using human rated datasets, which we call the feature-spreading problem. This suggests that the deep learning approach is inherently flawed, and emphasizes the need to evaluate and train models beyond regression.
• Abstract（参考訳）: 人間の視覚モデルは画像処理の中核にある。 例えば、画像品質の問題に対する古典的なアプローチは、人間の視覚に関する知識を含むモデルに基づいている。 しかし、近年では、人間の決定の回帰としてこの問題にアプローチし、人間の評価したデータセット上で標準的なネットワークをトレーニングすることで、ディープラーニングアプローチは競争力のある結果を得た。 これらのアプローチは、特定の問題に容易に適応できるという利点があり、データが利用可能であれば非常に効率的に適合する。 しかし、主にパラメータの過剰のため、解釈可能性の欠如と過度な適合の問題がある。 本稿では、パラメトリックニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、両世界の長所を組み合わせたビジョンモデルを提案する。 我々は,これらの層が生物工学的機能を持つようにパラメータ化し,生物工学的パラメータのセットを提供する。 モデルの異なるバージョンを分析し、パラメトリックでないバージョンと比較した。 パラメトリックモデルは、回帰性能に苦しむことなく、パラメータ数を3桁減らすことができる。 さらに、パラメトリックモデルは、トレーニング中により良く振る舞うことを示し、視覚モデルとして解釈しやすいことを示す。 興味深いことに、人間の評価データセットを用いた回帰訓練でトレーニングされたバイオプログレッシブルを初期化したとしても、それは特徴分散問題( feature-spreading problem)と呼ばれる。 これは、ディープラーニングアプローチが本質的に欠陥があることを示唆し、回帰を超えたモデルの評価とトレーニングの必要性を強調している。

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